정보과학

Information science
정보 이론, 정보 공학, 데이터 과학, 도서관 과학, 정보 시스템(학문) 또는 정보학 등과 혼동하지 마십시오.
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Visualisation of various methodological approaches to gaining insights from meta data areas. Including: infometrics, bibliometrics, cybermetrics, scientometrics, webometrics, altmetrics, and placed within Quantative Science Studies
메타 데이터 영역에서 통찰력을 얻기 위한 다양한 방법론적 접근법 시각화.
정보과학
일반적인 측면
관련 필드 및 하위 필드
시리즈의 일부
도서관과 정보과학
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이력
라이브러리 - 정보
초점
아카이브 관리 - 컬렉션 관리 (보존) - 데이터 관리 - 정보 관리 (카탈로그) - 지식 관리 - 라이브러리 관리
큐레이션
데이터 - 메타데이터 - 정보 - 문서 - 아티팩트 - 지식
학제간 분야
아카이브 과학 - 커뮤니케이션 연구 - 컴퓨터 과학 - 데이터 과학 - 문서 과학 - 인식론 - 도서관 과학 - 정보 과학 - 과학기술 연구
지역들
학술 - 아카이브 - 법률 - 보건 - 사립 - 공립 - 학교 - 특수

정보과학(Information Science)은 주로 [1]정보의 분석, 수집, 분류, 조작, 저장, 검색, 이동, 전파 및 보호에 관련된 학문 분야입니다.현장 내외의 실무자는 정보 시스템의 작성, 대체, 개선 또는 이해를 목적으로 사람, 조직 및 기존 정보 시스템 간의 상호 작용과 더불어 조직 내 지식 활용에 대해 연구합니다.

역사적으로 정보과학은 컴퓨터 과학, 데이터 과학, 심리학, 기술, 도서관 과학, 의료 및 정보 [2]기관과 관련되어 있습니다.그러나 정보과학은 기록과학, 인지과학, 상업, 법률, 언어학, 음악학, 경영학, 수학, 철학, 공공정책, 사회과학 등 다양한 분야의 측면도 포함하고 있다.

기초

범위와 접근법

정보과학은 이해관계자의 관점에서 문제를 이해하고 필요에 따라 정보 및 기타 기술을 적용하는 데 초점을 맞추고 있습니다.즉, 시스템 내의 개별 테크놀로지보다 시스템상의 문제를 먼저 해결합니다.이 점에서 정보과학은 기술결정론에 대한 대응으로 볼 수 있는데, 이는 기술이 "자신의 법칙에 따라 발전하고, 이용 가능한 물질적 자원과 개발자의 창의성에 의해서만 제한되며, 자신의 잠재력을 실현한다"는 믿음이다.따라서 그것은 사회의 [3]다른 모든 하위 시스템을 통제하고 궁극적으로 스며드는 자율적인 시스템으로 간주되어야 합니다."

많은 대학들이 정보 과학 연구에 전념하는 전체 대학, 학과 또는 학교를 가지고 있는 반면, 수많은 정보 과학 학자들은 통신, 의료, 컴퓨터 과학, 법, 사회학과 같은 분야에서 일하고 있습니다.여러 기관이 I-School Caucus를 구성했지만(I-Schools 목록 참조), 이들 외에도 많은 기관이 포괄적인 정보를 보유하고 있다.

2013년 현재 정보 과학 분야의 현안은 다음과 같습니다.

정의들

"정보과학"이라는 용어가 처음 사용된 것은 [4]1955년이었다.정보과학(American Documentation Institute가 미국정보과학회(American Society for Information Science and Technology)로 이름을 바꾼 1968년으로 거슬러 올라가면)의 초기 정의는 다음과 같습니다.

정보과학은 정보의 특성과 행동, 정보의 흐름을 지배하는 힘, 최적의 접근성과 사용성을 위해 정보를 처리하는 수단을 조사하는 학문입니다.정보의 생성, 수집, 조직, 저장, 검색, 해석, 전송, 변환 및 이용과 관련된 지식 체계와 관련이 있습니다.여기에는 자연시스템과 인공시스템 모두에서 정보표현의 신뢰성, 효율적인 메시지 전송을 위한 코드 사용, 컴퓨터 및 프로그래밍 시스템 등의 정보처리장치와 기술에 대한 연구가 포함된다.수학, 논리학, 언어학, 심리학, 컴퓨터 기술, 운영 연구, 그래픽 아트, 커뮤니케이션, 관리 및 기타 유사한 분야로부터 파생되고 이와 관련된 학제 간 과학입니다.응용을 고려하지 않고 주제를 탐구하는 순수 과학 요소와 서비스와 제품을 개발하는 응용 과학 요소를 모두 가지고 있습니다.(보코, 1968, 페이지 3).[5]

관련 용어

일부 저자는 정보학을 정보과학의 동의어로 사용한다.특히 A가 개발한 개념과 관련된 경우에는 더욱 그러하다. I. 미하일로프와 1960년대 중반의 다른 소련 작가들.미하일로프 학파는 정보학을 과학적 [6]정보의 연구와 관련된 학문으로 보았다.정보학은 빠르게 발전하는 분야와 학제 간 특성 때문에 정확하게 정의하기가 어렵다.데이터에서 의미 있는 정보를 얻기 위해 사용되는 도구의 특성에 의존하는 정의는 정보학 학술 프로그램에서 [7]나타나고 있습니다.

지역적 차이와 국제적 용어가 문제를 복잡하게 만든다.어떤[which?] 사람들은 오늘날 "정보학"이라고 불리는 것의 많은 부분이 한때 "정보과학"이라고 불렸던 것에 주목한다 – 적어도 의학정보학 같은 분야에서는.예를 들어 도서관 과학자들이 그들의 연구를 언급하기 위해 "정보과학"이라는 문구를 사용하기 시작했을 때, "정보학"이라는 용어가 등장했습니다.

  • 컴퓨터 과학자들의 대응으로 미국에서 그들의 작업을 도서관 과학의 그것과 구별하기 위해
  • 영국에서 인공 또는 공학적 정보처리 시스템뿐만 아니라 자연 정보를 연구하는 정보의 과학 용어

"정보 연구"의 동의어로 논의되는 또 다른 용어는 "정보 시스템"이다.Brian Campbell Vickery의 Information Systems(1973)는 IS [8]내에 정보 시스템을 배치했다.반면 엘리스, 앨런, 윌슨(1999)은 "정보과학"과 "정보시스템"[9]이라는 두 다른 분야 사이의 관계를 설명하는 서지학적 조사를 제공했다.

정보 철학

주요 기사:정보 철학

정보철학은 심리학, 컴퓨터 공학, 정보기술, 철학의 교차점에서 발생하는 개념적 문제를 연구한다.정보의 개념적 성격과 기본 원리(동역학, 이용률, 과학 등)에 대한 조사와 철학적 [10]문제에 대한 정보 이론 및 계산 방법론의 정교화와 적용을 포함한다.

온톨로지

주요 기사:온톨로지(정보과학)

과학 및 정보 과학에서, 온톨로지(Ontology)는 공식적으로 지식을 도메인 내의 개념 집합으로 나타내며, 이러한 개념들 간의 관계를 나타냅니다.이 값은 해당 도메인 내의 엔티티에 대해 추론하는 데 사용할 수 있으며 도메인을 설명하는 데 사용할 수 있습니다.

특히 온톨로지는 유형, 속성 및 관계 유형의 집합으로 구성된 세계를 설명하는 모델입니다.이와 관련하여 제공되는 정보는 다양하지만, 온톨로지의 필수 요소입니다.또한 일반적으로 실제 세계와 온톨로지 [11]모델의 특징 사이에 밀접한 유사성이 있을 것으로 예상합니다.

이론적으로, 온톨로지는 "공유 개념화의 공식적이고 명시적인 규격"[12]이다.온톨로지는 공유된 어휘와 분류법을 렌더링하여 오브젝트 및/또는 개념의 정의와 그 속성 및 [13]관계를 가진 도메인을 모델링합니다.

온톨로지는 정보를 정리하기 위한 구조 프레임워크로 인공지능, 시맨틱 웹, 시스템 엔지니어링, 소프트웨어 엔지니어링, 바이오메디컬 정보학, 라이브러리 과학, 엔터프라이즈 북마크, 정보 아키텍처에 사용됩니다.도메인 온톨로지의 작성은 엔터프라이즈 아키텍처 프레임워크의 정의와 사용의 기본이기도 합니다.

경력들

정보 과학자

주요 기사:정보 과학자

정보과학자는 일반적으로 관련 과목 학위 또는 높은 수준의 전문 지식을 가진 개인으로 산업 분야의 과학 및 기술 연구 직원 또는 학계의 대상 교수 및 학생에게 집중적인 정보를 제공합니다.업계 *정보 전문가/과학자*와 학계 정보 전문가/도서관은 일반적으로 유사한 과목 배경 교육을 받고 있으나, 학계 보유자는 석사학위 외에 정보학 및 도서관학 분야의 두 번째 고급 학위(IS 분야에서의 MLS/MI/MA 등)를 보유해야 합니다.이 직함은 정보과학 연구를 수행하는 개인에게도 적용된다.

시스템 분석가

주요 기사:시스템 분석가

시스템 분석가는 특정 요구에 맞는 정보 시스템의 작성, 설계 및 개선을 담당합니다.많은 경우 시스템 분석가는 조직 내 효율성과 생산성을 향상시키기 위해 하나 이상의 기업과 협력하여 정보에 액세스하는 조직 프로세스와 기술을 평가하고 구현합니다.

정보 프로페셔널

주요 기사:정보 프로페셔널

정보 프로페셔널은 정보를 보존, 정리 및 배포하는 개인입니다.정보 전문가는 기록된 지식을 정리하고 검색하는 데 능숙합니다.종래, 인쇄 재료에 종사해 왔지만, 이러한 스킬은 전자, 비주얼, 오디오, 및 디지털 재료에 점점 더 많이 사용되고 있습니다.정보 전문가는 다양한 공공, 민간, 비영리 및 학술 기관에서 근무합니다.정보 프로페셔널은 조직 및 산업 분야에서도 찾아볼 수 있습니다.시스템 설계, 개발 및 시스템 분석을 포함한 역할 수행

역사

다음 항목도 참조하십시오.정보 이력

초기 시작

고트프리트 빌헬름 라이프니츠, 주로 라틴어와 프랑스어로 글을 쓴 독일의 수학자.그의 연구 분야는 형이상학, 수학, 신디시였다.

정보과학은 정보의 수집, 분류, 조작, 저장, 검색 및 전파를 연구하는 데 있어 인간 지식의 공통 주식에 기원을 두고 있다.정보 분석은 적어도 오늘날 도서관과 기록 [14]보관소로 알려진 문화 저장소의 출현과 함께 아시리아 제국 시대에 학자들에 의해 수행되었다.제도적으로, 정보과학은 19세기에 다른 많은 사회과학 분야와 함께 출현했다.그러나 과학으로서, 그것은 일반적으로 최초의 과학 저널로 여겨지는 철학적 거래의 첫 번째 호를 1665년 왕립 학회에 의해 발행한 것에서부터 시작하여 과학 역사에서 제도적인 뿌리를 발견한다.

과학의 제도화는 18세기에 걸쳐 일어났다.1731년 벤자민 프랭클린은 필라델피아 도서관 회사를 설립했는데, 필라델피아 도서관 회사는 시민 집단이 소유한 최초의 도서관으로 급속히 확장되어 과학 실험의 중심지가 되었고, 그곳은 [15]과학 실험의 공개 전시회를 개최하였습니다.벤자민 프랭클린은 미국 [16]최초의 공공도서관을 형성하면서 매사추세츠의 한 마을에 모든 사람들이 무료로 이용할 수 있도록 투표한 도서 컬렉션을 투자했다.아카데미 드 치루지아는 1736년에 일반적으로 최초의 의학 저널로 여겨지는 "Memoire pour les Chirurgiens"을 출판했습니다.영국왕립학회(런던)를 본뜬 미국철학회는 1743년 필라델피아에서 창립됐다.수많은 다른 과학 저널과 학회가 설립되면서, 알로이스 세네펠더는 1796년 독일에서 대량 인쇄 작업에 사용하기 위해 석판 인쇄 개념을 개발했습니다.

19세기

조지프 마리 자카드

19세기까지 정보과학의 첫 번째 징후는 다른 과학 및 사회과학과는 별개이지만 통신과 계산과 함께 나타났다.1801년, Joseph Marie Jacquard는 프랑스에서 직물 직조기의 작동을 제어하는 펀치 카드 시스템을 발명했다.패턴의 메모리 스토리지 [17]시스템을 최초로 사용한 것이다.1820년대와 1830년대에 [18]걸쳐 화학 저널이 등장하면서 찰스 배비지는 1822년에 현대 컴퓨터를 향한 첫걸음인 그의 "차이 엔진"을 개발했고 1834년에는 그의 "분석 엔진"을 개발했습니다.1843년까지 리차드 호는 회전식 인쇄기를 개발했고, 1844년 사무엘 모스는 최초의 공공 전신 메시지를 보냈다.1848년까지 윌리엄 F.풀은 미국 최초의 일반 정기간행물 색인인 정기간행물 색인을 시작한다.

1854년에 조지 불은 나중에 정보 [19]검색에서 사용되는 부울 대수의 기초를 닦은 "사상의 법칙에 대한 조사..."를 출판했다.1860년 카를스루에 테크니쉬 호흐슐레에서 화학에 대한 체계적이고 합리적인 명명법의 실현 가능성을 논의하기 위한 회의가 열렸다.의회는 어떤 결정적 결과에도 이르지 못했지만, 몇몇 주요 참석자들이 Stanislao Cannizzaro의 개요(1858)를 가지고 귀국했고, 이것은 궁극적으로 그들에게 [20]원자량을 계산하기 위한 그의 계획의 타당성을 확신시켰다.

1865년에 스미스소니언 협회는 현재의 과학 논문 카탈로그를 시작했고,[21] 1902년에 국제 과학 논문 카탈로그가 되었다.이듬해 왕립학회는 런던에서 논문목록의 출판을 시작했다.1868년 크리스토퍼 숄즈, 카를로스 글리든, 그리고 S. W. Soule이 최초의 실용적인 타자기를 생산했다.1872년 켈빈 경은 조수를 예측하는 아날로그 컴퓨터를 고안했고 1875년 프랭크 스티븐 볼드윈은 4개의 산술 [18]함수를 수행하는 실용적인 계산기에 대한 최초의 미국 특허를 받았다.알렉산더 그레이엄 벨과 토마스 에디슨은 각각 1876년과 1877년에 전화기와 축음기를 발명했고, 미국 도서관 협회는 필라델피아에 설립되었습니다.1879년, 인덱스 메디커스는 존 쇼 빌링스와 함께 미군 의무총독도서관에 의해 사서로서 처음 발행되었고, 나중에 그 도서관은 가장 완전한 의학 [22]문헌 카탈로그로서 국제적인 명성을 얻은 인덱스 카탈로그를 발행한다.

유럽 문서

현대 정보과학의 가장 초기 이론적 토대를 이루는 문서과학 분야는 19세기 후반 유럽에서 학술적인 문학을 조직하는 것을 목적으로 하는 몇 가지 더 많은 과학적 지표와 함께 등장했다.많은 정보과학 역사학자들은 1895년 [23]국제 참고 문헌 연구소(IIB)가 설립되면서 정보 과학의 아버지로 폴 오틀렛과 헨리 라 퐁텐을 꼽는다.제2차 세계대전 이후 2세대 유럽 문서주의자들이 등장했는데, 특히 수잔 브리엣이 대표적이다.그러나 "정보과학"이라는 용어는 20세기 [24]후반까지 학계에서 널리 사용되지 않았다.

문서주의자들은 특정한 사회적 목표를 위한 기술과 기술의 공리적인 통합을 강조했다.Ronald Day에 따르면, "기술과 테크놀로지의 조직화된 시스템으로서 문서화는 현대 글로벌 조직의 역사적 발전에 중요한 역할을 하는 것으로 이해되었습니다.그 조직은 조직과 정보의 [25]전송에 의존하고 있었기 때문에, 실제로 중요한 역할을 하지 못했습니다."오틀렛과 라퐁텐(1913년 노벨상 수상자)은 미래의 기술 혁신을 구상했을 뿐만 아니라 전후 세계 "정보 사회"의 비전에 직접적으로 말하는 정보와 정보기술에 대한 세계적인 비전을 예측했다.Ottlet과 Lafontain은 표준화, 참고 문헌 목록, 국제 협회, 그리고 그 결과 국제 협력에 전념하는 수많은 조직을 설립했습니다.이들 조직은 상업, 정보, 통신 및 현대 경제 발전에서 국제 생산을 보장하기 위한 기초가 되었으며, 후에 국제 연맹이나 유엔과 같은 기구에서 세계적인 형태를 찾았다.오틀렛은 멜빌 듀이의 십진수 분류 [26]체계에 기초하여 유니버설 십진수 분류를 설계했습니다.

비록 그는 컴퓨터와 네트워크가 등장하기 전에 수십 년을 살았지만, 그가 논의한 것은 궁극적으로 무엇이 월드 와이드 웹이 되었는지를 미리 보여주었다.그의 위대한 지식 네트워크에 대한 비전은 문서에 초점을 맞추고 하이퍼링크, 검색 엔진, 원격 액세스 및 소셜 네트워크의 개념을 포함했습니다.

오틀렛은 전 세계의 모든 지식은 서로 연계되어 누구나 원격으로 이용할 수 있도록 해야 한다고 상상했을 뿐만 아니라, 구조화된 문서 수집을 진행했습니다.이 컬렉션에는 계층적 색인에 따라 맞춤형 캐비닛에 보관된 표준화된 종이 시트 및 카드(전 세계 정보를 다양한 소스에서 추출)와 상업 정보 검색 서비스(관련 정보를 색인 카드에서 복사하여 서면 요청에 응답)가 포함되어 있습니다.이 서비스의 사용자는 [26]검색당 50개 이상의 결과를 얻을 가능성이 있는 경우 경고까지 받았습니다.1937년까지 문서는 공식적으로 제도화되었고, 나중에 미국 정보 과학 및 기술 학회(American Society for Information Science and Technology)라고 불리는 ADI(American Documentation Institute)의 설립으로 증명되었다.

현대 정보 과학으로의 이행

유명한 정보과학자인 바네바 부시, 1940년-1944년

1950년대에 들어서면서 문헌 검색과 정보 저장 및 검색을 위한 자동 장치의 가능성에 대한 인식이 높아졌습니다.이러한 개념의 규모와 잠재력이 커짐에 따라 다양한 정보 과학의 관심도 커졌습니다.1960년대와 70년대에는 배치 처리에서 온라인 모드, 메인프레임에서 미니 및 마이크로컴퓨터로 전환되었습니다.또한, 학문 간의 전통적인 경계가 사라지기 시작했고 많은 정보과학 학자들이 다른 프로그램에 참여하였다.그들은 또한 커리큘럼에 법률과 의학 같은 다른 전문 프로그램뿐만 아니라 과학, 인문, 사회과학 분야의 분야를 포함시킴으로써 스스로를 다학제적으로 만들었다.

1980년대에 이르러서는 미국 국립 의학 도서관의 Grateful Med와 같은 대형 데이터베이스와 Dialog 및 Compuserve와 같은 사용자 지향 서비스가 개인용 컴퓨터에서 처음으로 이용 가능하게 되었습니다.1980년대는 또한 이러한 변화에 대응하기 위한 수많은 특수 이익 단체들이 출현했다.10년 말까지, 비인쇄 매체, 사회 과학, 에너지와 환경, 그리고 커뮤니티 정보 시스템을 포함하는 특별 이익 집단을 이용할 수 있게 되었습니다.오늘날 정보과학은 주로 온라인 데이터베이스에 대한 기술적 기반, 사회적 결과 및 이론적 이해, 정부, 산업 및 교육에서의 광범위한 데이터베이스 사용, 인터넷과 월드 와이드 [27]웹의 발전을 조사합니다.

21세기 정보 보급

정의 변경

전파는 역사적으로 일방적인 정보 전달로 해석되어 왔다.인터넷의 출현과 온라인 커뮤니티의 인기에 따라, 「소셜 미디어는 많은 면에서 정보 지형을 변화시켜, 새로운 커뮤니케이션 수단과 새로운 종류의 정보를 모두 만들어 내고 있다」[28]라고, 보급의 정의에 대한 해석을 바꾸고 있다.소셜 네트워크의 특성은 조직 소스를 [29]통한 정보보다 더 빠른 정보 확산을 가능하게 합니다.인터넷은 우리가 정보를 보고, 사용하고, 만들고, 저장하는 방식을 변화시켰습니다. 이제 우리가 정보를 공유하고 퍼뜨리는 방식을 재평가해야 할 때입니다.

소셜 미디어가 사람과 업계에 미치는 영향

소셜 미디어 네트워크는 시간이 한정되어 있거나 기존의 정보 [29]확산 수단을 이용할 수 없는 많은 사람들에게 개방적인 정보 환경을 제공합니다.이것은 "점점 모바일화 및 소셜 세계"의 요구입니다.새로운 유형의 정보 기술"[28]이라고 말합니다.액세스 포인트로서의 소셜 미디어 통합은 사용자와 프로바이더에게 매우 유용하고 상호 유익한 도구입니다.모든 주요 뉴스 프로바이더는 Facebook이나 Twitter 등의 네트워크를 통해 시청자의 시야와 접근포인트를 확보하여 시청자의 폭을 극대화합니다.소셜 미디어를 통해 사람들은 그들이 아는 사람들에 의해 정보를 얻거나 제공받는다.컨텐츠의 [30]「공유, 마음에 드는 것, 코멘트」기능은, 종래의 방법보다 한층 더 폭넓게 액세스 할 수 있습니다.사람들은 정보와 상호작용하는 것을 좋아하고, 지식 영역에 아는 사람들을 포함시키는 것을 즐깁니다.소셜 미디어를 통한 공유는 매우 영향력이 커져서 출판사들이 성공하고 싶다면 "착하게 굴어야 한다"고 말했다.다만, 퍼블리셔와 Facebook이 양쪽의 유저 베이스의 익스피리언스를 향상시키기 위해서 「새로운 [30]컨텐츠의 공유, 프로모션, 공개」를 실시하는 것은, 상호 이익이 되는 경우가 많습니다.여론의 영향은 상상할 수 없을 정도로 확산될 수 있다.소셜 미디어는 학습과 접근이 용이한 툴을 통한 상호작용을 가능하게 합니다.Wall Street Journal은 Facebook을 통해 앱을 제공하고, Washington Post는 한 걸음 더 나아가 6개월 [30]만에 1,950만 명의 사용자가 다운로드한 독립적인 소셜 앱을 제공하여 사람들이 새로운 정보 제공 방식에 얼마나 관심이 있는지를 증명한다.

토픽을 촉진하는 소셜 미디어의 힘

소셜 미디어를 통해 유지되는 연결과 네트워크는 정보 제공자가 사람들에게 무엇이 중요한지 알 수 있도록 도와줍니다.전 세계의 사람들이 가지고 있는 인맥은 전례 없는 속도로 정보를 교환할 수 있게 한다.이 때문에, 이러한 네트워크가 실현되는 것은, 이러한 네트워크가 제공하는 가능성 때문입니다.뉴스 앵커뿐만 아니라 대부분의 뉴스 매체는 속보를 위해 트위터를 모니터한다.[29][30]공유 정보의 이용자와 시청자는 「의견 작성·의제 설정력」[29]을 획득해, 공공의 요구에 근거해 타겟 정보를 제공하는 것의 유용성을 인정받고 있습니다.

벡터 및 응용 프로그램 조사

이 그래프는 위키피디아 문서 간의 링크를 보여줍니다.정보과학은 주제들이 서로 어떻게 관련되어 있는지, 그리고 독자들이 서로 어떻게 개념을 연관시키는지에 대한 연구를 포함한다.

다음 분야는 정보과학이 조사 및 개발하는 분야 중 일부입니다.

정보 접근

정보 접근은 정보학, 정보 과학, 정보 보안, 언어 기술 및 컴퓨터 과학이 교차하는 연구 영역입니다.정보 접근 조사의 목적은 방대한 양의 정보 처리를 자동화하고 사용자의 정보 접근을 단순화하는 것입니다.권한을 할당하고 권한이 없는 사용자에 대한 액세스를 제한하는 것은 어떻습니까?접근 범위는 정보에 대해 부여된 허가 수준 내에서 정의되어야 한다.적용 가능한 기술에는 정보 검색, 텍스트 마이닝, 텍스트 편집, 기계 번역 및 텍스트 분류가 포함됩니다.논의에서 정보접근은 종종 자유롭고 폐쇄적인 정보접근 또는 공공의 정보접근의 보험에 관한 것으로 정의되며 저작권, 특허법 및 공공영역에 관한 논의에서 언급된다.공공도서관은 정보보증에 대한 지식을 제공하기 위해 자원을 필요로 한다.

정보 아키텍처

주요 기사:정보 아키텍처

정보 아키텍처(IA)는 [31]웹 사이트, 인트라넷, 온라인 커뮤니티 및 소프트웨어를 구성하고 라벨을 붙이는 기술 및 과학입니다.디지털 [32]환경에 설계와 아키텍처의 원리를 통합하는 데 중점을 둔 새로운 분야이자 실무 커뮤니티입니다.일반적으로 복잡한 정보 시스템의 명시적인 세부사항을 필요로 하는 활동에 사용되고 적용되는 정보의 모델 또는 개념을 포함합니다.이러한 활동에는 라이브러리 시스템 및 데이터베이스 개발이 포함됩니다.

정보 관리

주요 기사:정보 관리

정보관리(IM)는 1개 이상의 소스에서 정보를 수집 및 관리하고 해당 정보를 1개 이상의 사용자에게 배포하는 것입니다.여기에는 때때로 해당 정보에 대한 이해 관계 또는 권리가 있는 사람들이 포함됩니다.관리란 정보의 구조, 처리 및 전달을 조직화하고 제어하는 것을 말한다.1970년대 내내 이는 파일, 파일 유지 보수, 종이 기반 파일, 기타 미디어 및 레코드의 수명 주기 관리에 크게 제한되었습니다.1970년대부터 정보기술의 보급이 시작되면서 정보관리 업무는 새로운 양상을 띠게 되었고 데이터 유지보수 분야도 포함되기 시작했습니다.

정보 검색

주요 기사:정보 검색

정보 검색(IR)은 문서 검색, 문서 내 정보, 문서에 대한 메타데이터 및 구조화된 스토리지, 관계형 데이터베이스 및 월드 와이드 웹 검색과 관련된 연구 영역입니다.자동 정보 검색 시스템은 이른바 "정보 과부하"를 줄이기 위해 사용됩니다.많은 대학과 공공도서관은 IR 시스템을 사용하여 책, 저널 및 기타 문서에 대한 접근을 제공합니다.웹 검색 엔진은 가장 눈에 띄는 IR 애플리케이션입니다.

사용자가 시스템에 쿼리를 입력하면 정보 검색 프로세스가 시작됩니다.쿼리는 웹 검색 엔진의 검색 문자열과 같은 정보 요구에 대한 공식적인 문장입니다.정보 검색에서 쿼리는 컬렉션 내의 단일 개체를 고유하게 식별하지 않습니다.대신 관련성이 다른 여러 개체가 쿼리와 일치할 수 있습니다.

오브젝트는 데이터베이스의 정보로 표시되는 엔티티입니다.사용자 쿼리는 데이터베이스 정보와 대조됩니다.응용 프로그램에 따라 데이터 객체는 텍스트 문서,[33][34] 이미지, 오디오[35], 마인드 맵 또는 비디오 등이 될 수 있습니다.대부분의 경우 문서 자체는 IR 시스템에 직접 보관 또는 저장되지 않고 대신 문서 대리 또는 메타데이터에 의해 시스템에 표시됩니다.

대부분의 IR 시스템은 데이터베이스의 각 개체가 쿼리와 얼마나 잘 일치하는지 숫자 점수를 계산하고 이 값에 따라 개체의 순위를 매깁니다.다음으로 상위 순위 객체가 사용자에게 표시됩니다.사용자가 쿼리를 [36]구체화하려는 경우 프로세스를 반복할 수 있습니다.

정보 검색

주요 기사:정보 검색

정보 탐색은 인간과 기술적 맥락 모두에서 정보를 얻으려고 시도하는 과정 또는 활동입니다.정보 검색은 정보 검색(IR)과 관련이 있지만, 정보 검색(IR)과는 다릅니다.

많은 도서관 및 정보과학(LIS) 연구는 전문직의 다양한 분야에서 실무자들의 정보추구 관행에 초점을 맞추고 있다.도서관 사서,[37] 학계,[38] 의료 전문가,[39] 엔지니어[40] 및 변호사[41](특히)의 정보 추구 행동에 대한 연구가 수행되었습니다.이 연구의 대부분은, 1996년에 전문가의 정보 탐색에 관한 LIS 문헌(다른 학술 분야의 문헌도 포함한다)의 광범위한 리뷰를 실시한 렉키, 페티그루(현재의 피셔) 및 실뱅의 연구에 근거하고 있다.저자들은 전문직 전반에 걸쳐 일반화되도록 의도된 전문가의 정보 탐색 행동에 대한 분석 모델을 제안하여 해당 분야의 미래 연구를 위한 플랫폼을 제공했다.이 모델은 "새로운 통찰력을 촉진하기 위한 것"을 의도했다.보다 세련되고 적용 가능한 정보 추구 이론을 만들어 낼 것"(1996년, 페이지 188)이 모델은 변호사의 정보 검색 모델을 제안하는 윌킨슨(2001)에 의해 수정되었다.이 토픽의 최근 연구는 "전문가의 업무 관련 현실과 원하는 기술에 [42]더 잘 부합하는 넓은 관점을 제공하는" 정보 수집 개념을 다루고 있다(Solomon & Bronstein, 2021).

정보화 사회

주요 기사:정보화 사회

정보화 사회는 정보의 창조, 유통, 확산, 사용, 통합 및 조작이 중요한 경제, 정치, 문화 활동인 사회이다.정보사회의 목적은 IT를 창의적이고 생산적인 방법으로 사용함으로써 국제적으로 경쟁 우위를 확보하는 것이다.지식경제는 이해의 경제적 이용을 통해 부가 창출되는 경제적 상대물이다.이러한 형태의 사회에 참여할 수 있는 수단을 가진 사람들은 때때로 디지털 시티즌이라고 불린다.

기본적으로 정보 사회는 한 장소에서 다른 곳으로 정보를 전달하는 수단이다(Wark, 1997, 페이지 22).시간이 지남에 따라 테크놀로지가 발전함에 따라 이 정보를 서로 공유하는 방식도 변화하고 있습니다.

정보사회이론은 사회에서의 정보 및 정보기술의 역할, 현대사회를 특징짓기 위해 어떤 핵심 개념을 사용해야 하는지, 그리고 그러한 개념을 어떻게 정의해야 하는지에 대해 논의한다.그것은 현대 사회학의 특정 분야가 되었다.

정보화 사회는 연구와 연구에 매우 인기가 많아지고 있다.누구나 사이버 공간에서 무료, 질 높은 "재교육"을 시작할 수 있는 기회를 제공하기 위해 많은 노력을 기울이고 있습니다.약속의 일부는 창의적인 개인 및/또는 혁신 기관이 사이버 공간에서 노출하는 연구와 정보를 네트워크화하는 것입니다.[43]

지식 표현 및 추론

주요 기사: 지식의 표현과 추론

지식 표현(KR)은 지식을 기호로 표현하여 지식 요소로부터의 회의를 용이하게 하고 새로운 지식 요소를 창출하는 것을 목적으로 하는 인공지능 연구 영역이다.KR은 기본 지식 모델 [44]또는 의미 네트워크와 같은 지식 기반 시스템(KBS)으로부터 독립되도록 만들 수 있습니다.

KR(Knowledge Representation) 연구에는 정확하고 효과적으로 추론하는 방법과 지식 영역 내의 일련의 사실을 나타내기 위해 일련의 기호를 사용하는 최선의 방법에 대한 분석이 포함됩니다.기호 어휘와 논리 체계가 결합되어 새로운 KR 문장을 작성하기 위해 KR 내의 요소에 대한 추론을 가능하게 한다.논리는 KR 시스템의 심볼에 추론 함수가 어떻게 적용되어야 하는지에 대한 공식적인 의미론을 제공하기 위해 사용됩니다.로직은 연산자가 지식을 처리하고 재구성하는 방법을 정의하는 데도 사용됩니다.연산자 및 연산자의 예로는 부정, 접속사, 부사, 형용사, 수량사, 수식 연산자가 있습니다.논리는 해석 이론이다.기호, 연산자 및 해석 이론과 같은 이러한 요소는 KR 내에서 일련의 기호 의미를 부여합니다.

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추가 정보

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